State machineはTurningの夢を見るか？

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1. State machineはTuringの夢を見るか？ chiaoi
2. 注意 実務で ”急に” 役に立つことは学べません。
3. AWS Step Functions は State machine を作る
4. State Machine A D C B 0 0 0 1 0, 1 1 1 C 文字列を受理するか拒否するか を決定できる機械
5. 文字列 10010 A D C B 0 0 0 1 0, 1 1 1 C
6. 文字列 10010 A D C B 0 0 0 1 0, 1 1 1 C
7. 文字列 10010 A D C B 0 0 0 1 0, 1 1 1 C
8. 文字列 10010 A D C B 0 0 0 1 0, 1 1 1 C
9. 文字列 10010 A D C B 0 0 0 1 0, 1 1 1 C
10. 文字列 10010 A D C B 0 0 0 1 0, 1 1 1 C 受理！
11. この機械が受理するのはどんな文字列？ A D C B 0 0 0 1 0, 1 1 1 C
12. 1で始まって0で終わる文字列 ⇒ 1(0|1)*0 A D C B 0 0 0 1 0, 1 1 1 C
13. State machineは計算モデル 例えば、「1で始まって0で終わる文字列」を認識できる機械。 State machineで表せるものと正規表現で表せるものは同じ。 AWS Step Functionsで作成できるState machineは、AWS Lambda Durable Functionsを使って作れる ワークフローとどのような違いがあるんだろう？？
14. クイズ：次のものを記述できる？ 次の文字列を認識できる正規表現とプログラミングのコードを考えてみよう！ 1で始まって0で終わる文字列
15. クイズ：次のものを記述できる？ 次の文字列を認識できる正規表現とプログラミングのコードを考えてみよう！ 1で始まって0で終わる文字列 1(0|1)*0
16. クイズ：次のものを記述できる？ 次の文字列を認識できる正規表現とプログラミングのコードを考えてみよう！ 1と0の個数が同じ文字列
17. クイズ：次のものを記述できる？ 次の文字列を認識できる正規表現とプログラミングのコードを考えてみよう！ 1と0の個数が同じ文字列 正規表現で書くことができない 補足) Myhill-Nerodeの定理やポンピング の補題から示せます。
18. 言語を認識するモデルの強さ プログラミング言語 チューリングマシン 2カウンタマシン State machine 正規表現 チューリング完全 正規言語
19. AWS Step Functionsは弱い？？ AWS Step Functionsでワークフローを作成するときに書く 「ASL（Amazon States Language）」は、 プログラミング言語より弱いのではないか？？
20. AWS Step Functionsは弱い？？ AWS Step Functionsでワークフローを作成するときに書く 「ASL（Amazon States Language）」は、 プログラミング言語より弱いのではないか？？ NO!! 同じつよさです!!
21. ASLとは - Pass - Choice - Wait - Parallel - Map - Succeed - Fail - Variables - JSONata/(JSONPath) - 埋め込み関数 注)TaskStateを含むとLambdaやSDKが実行できてしまうので　今 回はなしとします。
22. State machine - Pass - Choice - Wait - Parallel - Map - Succeed - Fail - Variables - JSONata/(JSONPath) - 埋め込み関数
23. 今回使う機能 - Pass - Choice - Wait - Parallel - Map - Succeed - Fail - Variables - JSONata/(JSONPath) - 埋め込み関数
24. 2 Counter Machine 必要な操作 - 2つのカウンタを初期化する（最初だけ） - INC(c) : カウンタを +1 する - DEC(c) : カウンタを -1 する - JZ(c) : ゼロなら分岐する
25. AWS Step Functionsは2 counter machineを模倣する 必要な操作 - 2つのカウンタを初期化する（最初だけ） → Variables - INC(c) : カウンタを +1 する → {% c + 1 %} - DEC(c) : カウンタを -1 する → {% c - 1 %} - JZ(c) : ゼロなら分岐する → Choice + {% c == 0 %}
26. AWS Step Functionsで1と0の個数が同じ文字列を
27. AWS Step Functionsで1と0の個数が同じ文字列を 手順 - 文字列を前から読んでいき、1ならカウンタAを0な らカウンタBをインクリメント（足す1）する - カウンタAとカウンタBを同時にデクリメント（ひく1）し ていく - カウンタAとカウンタBが同時に0になったら受理、 そうでないなら拒否
28. AWS Step Functionsで110100 カウンタA カウンタB 0 0
29. AWS Step Functionsで110100 カウンタA カウンタB 1 0
30. AWS Step Functionsで110100 カウンタA カウンタB 2 0
31. AWS Step Functionsで110100 カウンタA カウンタB 2 1
32. AWS Step Functionsで110100 カウンタA カウンタB 3 3
33. AWS Step Functionsで110100 カウンタA カウンタB 2 2
34. AWS Step Functionsで110100 カウンタA カウンタB 1 1
35. AWS Step Functionsで110100 カウンタA カウンタB 0 0 ともに0なので受理
36. まとめ 計算理論から見ると、「AWS Step Functions」「AWS Lambda Durable Functions」の計算能力に差はない。 「ASLはワークフローを作るための言語で、AWS Lambda Durable Functions よりもできることが少ないので弱い」は計算理論の面から見ると間違い。 二つの違いを調べるためには、並列計算モデルなどのさら に高次な比較が必要です。 ASLは実はすごい構造化言語です。